バブルチャート

バブルチャート （ Bubble Chart ) とは、散布図を拡張し、 マーカーの大きさ を利用することで新たな量的変数を表現する可視化手法です。 ただし、人間は「長さ」と比較して「大きさ」の知覚能力が劣っています[Wilke et al., 2022]。 つまり、バブルチャートの 位置 スケールで表現する量的変数と、面積 スケールで表現する量的変数には情報伝達の量と質に大きな差が生じます。 このことを念頭に置いて、量的変数の割り当てましょう。

ゲームプラットフォームごとの合計パッケージ数・合計パブリッシャー数・平均価格の関係を表したバブルチャートを例に説明します。 バブルチャートでは、散布図と同様に直交する二つの 位置 スケール（上図「位置①」「位置②」）で二つの量的変数（上図「パッケージ数」「パブリッシャー数」）を表現します。 加えて、マーカーの 面積 スケール（上図「面積」）で三つ目の量的変数を表現[1]します。

Plotlyでは、plotly.express.scatter()を用いて散布図を作成できます。

# plotly.expressモジュールをpxという名前でインポート
# 簡単にインタラクティブな図を作成するためのモジュール
import plotly.express as px

# px.scatter関数を使用して、散布図を作成
# 'df'データフレームの'col_x'カラムをx軸、'col_y'カラムをy軸に設定
# サイズは'col_size'カラムの値に応じて変化する
# 作成した図は'fig'という変数に保存される
fig = px.scatter(df, x="col_x", y="col_y", size="col_size")

初期設定

以降では、マンガ・アニメ・ゲームデータを可視化するための初期設定を行います。 なお、紙幅の都合のため、書籍版と一部構成が異なることにご注意ください。

Import

必要なライブラリをImportします。

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# warningsモジュールのインポート
import warnings

# データ解析や機械学習のライブラリ使用時の警告を非表示にする目的で警告を無視
# 本書の文脈では、可視化の学習に議論を集中させるために選択した
# ただし、学習以外の場面で、警告を無視する設定は推奨しない
warnings.filterwarnings("ignore")

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# itertoolsモジュールのインポート
# 様々なパターンのループを効率的に実行可能
import itertools

# pathlibモジュールのインポート
# ファイルシステムのパスを扱う
from pathlib import Path

# numpy：数値計算ライブラリのインポート
# npという名前で参照可能
import numpy as np

# pandas：データ解析ライブラリのインポート
# pdという名前で参照可能
import pandas as pd

# plotly.expressのインポート
# インタラクティブなグラフ作成のライブラリ
# pxという名前で参照可能
import plotly.express as px

# plotly.graph_objectsからFigureクラスのインポート
# 型ヒントの利用を主目的とする
from plotly.graph_objects import Figure

なお、型ヒントについてはこちらを参照ください。

定数

本Notebookで用いる定数を定義します。 なお、Pythonにおける定数の扱いについては、こちらを参照ください。

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# マンガデータ保存ディレクトリのパス
DIR_CM = Path("../../data/cm/input")
# アニメデータ保存ディレクトリのパス
DIR_AN = Path("../../data/an/input")
# ゲームデータ保存ディレクトリのパス
DIR_GM = Path("../../data/gm/input")

# マンガデータの分析結果の出力先ディレクトリのパス
DIR_OUT_CM = DIR_CM.parent / "output" / Path.cwd().parts[-1] / "bubble"
# アニメデータの分析結果の出力先ディレクトリのパス
DIR_OUT_AN = DIR_AN.parent / "output" / Path.cwd().parts[-1] / "bubble"
# ゲームデータの分析結果の出力先ディレクトリのパス
DIR_OUT_GM = DIR_GM.parent / "output" / Path.cwd().parts[-1] / "bubble"

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# 読み込み対象ファイル名の定義

# マンガ各話に関するファイル
FN_CE = "cm_ce.csv"

# マンガ作品と原作者の対応関係に関するファイル
FN_CC_CRT = "cm_cc_crt.csv"

# アニメ各話に関するファイル
FN_AE = "an_ae.csv"

# アニメ作品と声優の対応関係に関するファイル
FN_AC_ACT = "an_ac_act.csv"

# ゲームパッケージとプラットフォームの対応関係に関するファイル
FN_PKG_PF = "gm_pkg_pf.csv"

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# 国内主要ゲームメーカーのプラットフォームとメーカー名の対応辞書
# キー: プラットフォーム名、値: メーカー名の略称
PF2MK = {
    "プレイステーション": "ソニー",
    "プレイステーション2": "ソニー",
    "プレイステーション・ポータブル": "ソニー",
    "プレイステーション3": "ソニー",
    "プレイステーションVita": "ソニー",
    "プレイステーション4": "ソニー",
    "ゲームアーカイブス": "ソニー",
    "SG-1000": "セガ",
    "SC-3000": "セガ",
    "SEGAマーク3": "セガ",
    "セガ・マスターシステム": "セガ",
    "メガドライブ": "セガ",
    "ゲームギア": "セガ",
    "セガサターン": "セガ",
    "ドリームキャスト": "セガ",
    "ファミリーコンピュータ": "任天堂",
    "ゲームボーイ": "任天堂",
    "スーパーファミコン": "任天堂",
    "NINTENDO64": "任天堂",
    "ゲームボーイアドバンス": "任天堂",
    "ニンテンドーゲームキューブ": "任天堂",
    "ニンテンドーDS": "任天堂",
    "ニンテンドー3DS": "任天堂",
    "Wii": "任天堂",
    "WiiU": "任天堂",
    "NintendoSwitch": "任天堂",
}

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# pandasのweekday関数で取得できる曜日の数値と実際の曜日名を対応させる辞書を定義
# 0:月曜日, 1:火曜日, ... , 6:日曜日
WEEKDAY2YOBI = {
    0: "月",
    1: "火",
    2: "水",
    3: "木",
    4: "金",
    5: "土",
    6: "日",
}

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# 質的変数の描画用のカラースケールの定義

# Okabe and Ito (2008)基準のカラーパレット
# 色の識別性が高く、多様な色覚の人々にも見やすい色組み合わせ
# 参考URL: https://jfly.uni-koeln.de/color/#pallet
OKABE_ITO = [
    "#000000",  # 黒 (Black)
    "#E69F00",  # 橙 (Orange)
    "#56B4E9",  # 薄青 (Sky Blue)
    "#009E73",  # 青緑 (Bluish Green)
    "#F0E442",  # 黄色 (Yellow)
    "#0072B2",  # 青 (Blue)
    "#D55E00",  # 赤紫 (Vermilion)
    "#CC79A7",  # 紫 (Reddish Purple)
]

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# plotlyの描画設定の定義

# plotlyのグラフ描画用レンダラーの定義
# Jupyter Notebook環境のグラフ表示に適切なものを選択
RENDERER = "plotly_mimetype+notebook"

関数

以下では、本Notebookで用いる関数を定義します。

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def show_fig(fig: Figure) -> None:
    """
    所定のレンダラーを用いてplotlyの図を表示
    Jupyter Bookなどの環境での正確な表示を目的とする

    Parameters
    ----------
    fig : Figure
        表示対象のplotly図

    Returns
    -------
    None
    """

    # 図の周囲の余白を設定
    # t: 上余白
    # l: 左余白
    # r: 右余白
    # b: 下余白
    fig.update_layout(margin=dict(t=25, l=25, r=25, b=25))

    # 所定のレンダラーで図を表示
    fig.show(renderer=RENDERER)

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def add_jitter(values: pd.Series, scale: float = 0.3, seed: int = None) -> pd.Series:
    """
    与えられた値にジッタリング（ランダムなノイズ）を適用する

    Parameters
    ----------
    values : pd.Series
        ジッタリングを適用する数値が含まれるPandasのSeries
    scale : float, optional
        ランダムノイズの大きさを調整するためのスケール因子、デフォルトは0.3
    seed : int, optional
        乱数生成のためのシード値、指定された場合再現可能なランダムノイズが生成される

    Returns
    -------
    pd.Series
        ジッタリングが適用された数値を含むPandasのSeries
    """

    # シード値が指定された場合は、乱数ジェネレータを初期化
    if seed is not None:
        np.random.seed(seed)

    # ランダムなノイズを生成して値に加える
    return values + np.random.randn(len(values)) * scale

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def save_df_to_csv(df: pd.DataFrame, dir_save: Path, fn_save: str) -> None:
    """
    DataFrameをCSVファイルとして指定されたディレクトリに保存する関数

    Parameters
    ----------
    df : pd.DataFrame
        保存対象となるDataFrame
    dir_save : Path
        出力先ディレクトリのパス
    fn_save : str
        保存するCSVファイルの名前（拡張子は含めない）
    """
    # 出力先ディレクトリが存在しない場合は作成
    dir_save.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    # 出力先のパスを作成
    p_save = dir_save / f"{fn_save}.csv"

    # DataFrameをCSVファイルとして保存する
    df.to_csv(p_save, index=False, encoding="utf-8-sig")

    # 保存完了のメッセージを表示する
    print(f"DataFrame is saved as '{p_save}'.")

可視化例

マンガデータ

雑誌巻号に関する量的変数を例に、可視化手法を説明します。

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# pandasのread_csv関数でCSVファイルの読み込み
df_ce = pd.read_csv(DIR_CM / FN_CE)
df_cc_crt = pd.read_csv(DIR_CM / FN_CC_CRT)

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# 可視化のための集計
# 各マンガ作品（cc）に紐づく原作者（crt）の情報をマージ
df_cm = pd.merge(df_ce, df_cc_crt[["ccid", "crtid", "crtname"]], on="ccid", how="outer")

# 雑誌の各巻号（miname）ごとにデータを集計
df_cm = (
    df_cm.groupby(["miname"])[["ccid", "crtid", "page_end", "date", "price", "mcname"]]
    .agg(
        {
            "ccid": "nunique",  # 作品数：ユニークなccidの数
            "crtid": "nunique",  # 作者数：ユニークなcrtidの数
            "page_end": "max",  # 合計ページ数：page_endの最大値
            "date": "first",  # 発売日：dateの最初の値
            "price": "first",  # 価格：priceの最初の値
            "mcname": "first",  # 雑誌名：mcnameの最初の値
        }
    )
    .reset_index()
)

# カラム名をわかりやすく変更
df_cm = df_cm.rename(
    columns={
        "miname": "マンガ雑誌巻号名",
        "ccid": "マンガ作品数",
        "crtid": "マンガ作者数",
        "page_end": "合計ページ数",
        "date": "発売日",
        "price": "価格",
        "mcname": "マンガ雑誌名",
    }
)

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# px.scatter関数を使用してバブルチャートを作成
# x軸に作品数、y軸に作者数、凡例のサイズを合計ページ数でプロット
# 各点には雑誌巻号名、発売日、雑誌名をホバー情報として表示
fig = px.scatter(
    df_cm,
    x="マンガ作品数",
    y="マンガ作者数",
    size="合計ページ数",
    hover_name="マンガ雑誌巻号名",
    hover_data=["発売日", "マンガ雑誌名"],
)

# マーカーのスタイルを設定
# 線幅を1、透明度を0.5に設定
fig.update_traces(
    marker={
        "line_width": 1,
        "opacity": 0.5,
    }
)

# バブルチャートを表示
show_fig(fig)

上図は、マンガ雑誌巻号の作品数・作者数・合計ページ数を表現したバブルチャートです。 マーカーが右側に位置するほど作品数が多く、上側に位置するほど作者数が多く、そしてマーカーが大きいほど合計ページ数が多いことを表します。 作品数や作者数が少ない右下の領域においては、合計ページ数も少ないことがわかります。

バブルチャートを利用する際に注意するべきことは、 マーカーの大きさを比較することは難しい という点です。 よほど極端な違いでない限り、マーカー同士の大きさを比較し、ましてや具体的な数量を目測することは困難です。 この特徴を考慮し、マーカーの大きさに対応付ける量的変数を選択しましょう。

マンガデータの散布図による可視化を踏まえ、マーカーの重複を回避するためのジッタリングを行います。

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# add_jitter関数でランダムなノイズ（scaleで標準偏差を指定可能）を追加
# seedをそれぞれ指定することで再現性を確保
df_cm["マンガ作品数（ジッタリング後）"] = add_jitter(
    df_cm["マンガ作品数"], scale=0.25, seed=0
)
df_cm["マンガ作者数（ジッタリング後）"] = add_jitter(
    df_cm["マンガ作者数"], scale=0.25, seed=1
)

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# 発売日をdatetime型に変換し、dt.yearで発売年を抽出
df_cm["発売年"] = pd.to_datetime(df_cm["発売日"]).dt.year

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# 可視化対象のDataFrameを確認
df_cm.head()

	マンガ雑誌巻号名	マンガ作品数	マンガ作者数	合計ページ数	発売日	価格	マンガ雑誌名	マンガ作品数（ジッタリング後）	マンガ作者数（ジッタリング後）	発売年
0	週刊少年サンデー 1970年 表示号数32	12	14	284.0	1970-08-02	80.0	週刊少年サンデー	12.441013	14.406086	1970
1	週刊少年サンデー 1970年 表示号数33	12	16	307.0	1970-08-09	90.0	週刊少年サンデー	12.100039	15.847061	1970
2	週刊少年サンデー 1970年 表示号数34	13	17	314.0	1970-08-16	90.0	週刊少年サンデー	13.244684	16.867957	1970
3	週刊少年サンデー 1970年 表示号数35	13	17	305.0	1970-08-23	90.0	週刊少年サンデー	13.560223	16.731758	1970
4	週刊少年サンデー 1970年 表示号数36	13	17	305.0	1970-08-30	90.0	週刊少年サンデー	13.466889	17.216352	1970

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# 可視化対象DataFrameを保存
save_df_to_csv(df_cm, DIR_OUT_CM, "cm")

DataFrame is saved as '../../data/cm/output/08/bubble/cm.csv'.

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# px.scatter関数を使用してバブルチャートを作成
# x軸に作品数（ジッタリング後）、y軸に作者数（ジッタリング後）を指定
# 凡例のサイズに合計ページ数、凡例の色に発売年を指定
# 各点には雑誌巻号名、発売日、雑誌名をホバー情報として表示
fig = px.scatter(
    df_cm,
    x="マンガ作品数（ジッタリング後）",
    y="マンガ作者数（ジッタリング後）",
    size="合計ページ数",
    color="発売年",
    hover_name="マンガ雑誌巻号名",
    hover_data=["マンガ雑誌巻号名", "発売日", "マンガ雑誌名"],
)

# マーカーのスタイルを設定
# 線幅を1、透明度を0.5に設定
fig.update_traces(
    marker={
        "line_width": 1,
        "opacity": 0.5,
    }
)

# バブルチャートを表示
show_fig(fig)

上図は、マンガ雑誌巻号の作品数、作者数、合計ページ数そして発売年の関係を表現したバブルチャートです。 マーカーの大きさは合計ページ数を表しており、大きなマーカーに対応する雑誌巻号ほど合計ページ数が大きいことを表しています。 また、マーカーの色は発売年を表しており、色が明るいほど新しい雑誌巻号であることを表しています。

マンガ雑誌全体として、黎明期である1970年ごろは作品数・作者数・合計ページ数ともに少なく、時代の変遷とともに現在の形に収束していったことがわかります。 各マンガ雑誌の歴史については、散布図の可視化例か[修治, 2020]を参照ください。

近年、アニメーションを用いたインタラクティブな可視化も利用され始めています[マイケル et al., 2021]。 例えば、バブルチャートにアニメーションを取り入れた モーションチャート （ Motion Chart ）は、時間の経過に伴うデータの変化を二次元空間内の動きやバブルのサイズや色の変化で表現することができます。 よい機会なので、マンガデータを用いてモーションチャートを実装してみましょう。

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# アニメーション作成用に、雑誌名・販売年別の作品数・作者数・合計ページ数の平均値を算出
df_cm2 = (
    df_cm.groupby(["マンガ雑誌名", "発売年"])[
        ["マンガ作品数", "マンガ作者数", "合計ページ数"]
    ]
    .mean()
    .reset_index()
)

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# アニメーション作成時の描画領域の端点を指定
# 各最大値の1.1倍としたのは余白を持たせるため
x_max = df_cm2["マンガ作品数"].max() * 1.1
y_max = df_cm2["マンガ作者数"].max() * 1.1

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# 可視化対象のDataFrameを確認
df_cm2.head()

	マンガ雑誌名	発売年	マンガ作品数	マンガ作者数	合計ページ数
0	週刊少年サンデー	1970	12.333333	16.428571	284.190476
1	週刊少年サンデー	1971	12.411765	16.490196	281.666667
2	週刊少年サンデー	1972	12.647059	15.803922	291.862745
3	週刊少年サンデー	1973	13.098039	16.098039	302.549020
4	週刊少年サンデー	1974	11.020000	15.860000	248.280000

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# 可視化対象DataFrameを保存
save_df_to_csv(df_cm2, DIR_OUT_CM, "cm2")

DataFrame is saved as '../../data/cm/output/08/bubble/cm2.csv'.

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# px.scatter関数を使用してバブルチャートを作成
# x軸に作品数、y軸に作者数を指定
# 凡例のサイズに合計ページ数、凡例の色に雑誌名を指定
# 発売年ごとの雑誌名別のマーカーが動くようanimation_*を指定
# x軸とy軸の表示領域を指定
# カラーテーマとしてOKABE_ITOを指定
fig = px.scatter(
    df_cm2,
    x="マンガ作品数",
    y="マンガ作者数",
    size="合計ページ数",
    color="マンガ雑誌名",
    animation_frame="発売年",
    animation_group="マンガ雑誌名",
    range_x=[5, x_max],
    range_y=[5, y_max],
    color_discrete_sequence=OKABE_ITO,
    height=600,
)

# モーションチャートを表示
show_fig(fig)

上図は、マンガ雑誌ごと・発売年ごとの作品数・作者数・合計ページ数の関係を表現したモーションチャートです。 凡例はマンガ雑誌と対応しています。 マーカーが右側に位置するほど平均作品数が多く、上側に位置するほど平均作者数が多く、そしてマーカーが大きいほど平均ページ数が多いマンガ雑誌であることを表します。 図中の「▶」ボタンを押下すると、発売年別の各指標の推移を表すアニメーションが始まります。 全てのマンガ雑誌が徐々に右上にシフトしていく様子や、週刊少年ジャンプの動きが比較的穏やかであることもわかります。

モーションチャートは非常に目を引く強力な可視化手法ですが、注意が必要です。 まず、アニメーションを利用しているため、 各タイムフレームのバブルチャートの細部を確認することができません 。 また、直前数フレームの状態と比較することは可能ですが、 任意のタイムフレーム間でバブルチャートを比較できません 。

「■」ボタンを押下して都度再生を止めればこれらの課題を解決できますが、それならわざわざモーションチャートを使う必要はありません。 タイムフレームごとにファセットを分け、複数のバブルチャートを一覧表示したほうが確実でしょう。

モーションチャートが真価を発揮するのは、 複数の量的変数の時間変化のパターンを複数の水準別に 表現したいとき[2]です。 一つの量的変数の時間変化のパターンを表現するときは、後述する折れ線グラフが有効です。 また、二つの量的変数の時間変化のパターンを表現するときは、後述する連結散布図が有効です。 しかし、三つ以上の量的変数の時間変化のパターンを、それも複数の水準に対して同時に表現するとなると、これらの手法ではあまり良い結果は得られません。 モーションチャートは、各タイムフレーム内のバブルチャートに対する情報伝達をある程度犠牲にすることで、その時間変化を強調する手法と言えます。

アニメデータ

アニメ作品に関する量的変数を例に、可視化手法を説明します。

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# pandasのread_csv関数でCSVファイルの読み込み
df_ae = pd.read_csv(DIR_AN / FN_AE)
df_ac_act = pd.read_csv(DIR_AN / FN_AC_ACT)

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# 可視化のための集計
# アニメ作品ごとの統計情報を集計して可視化用のデータフレームを作成

# 'acid'（アニメ作品ID）と'acname'（アニメ作品名）を基準にグルーピング
# 各アニメ作品ごとに'aeid'（各話ID）のユニーク数（各話数）と'date'（放送日）のユニーク数（放送日数）を計算
df_an = df_ae.groupby(["acid", "acname"])[["aeid", "date"]].nunique().reset_index()

# アニメ作品ごとに声優のユニーク数（声優数）を集計
# 'acid'（アニメ作品ID）を基準にグルーピングし、'actid'（声優ID）のユニーク数を計算
# その結果を辞書として保存し、アニメ作品IDをキーとして声優数を取得
acid2n_act = df_ac_act.groupby("acid")["actid"].nunique().to_dict()
df_an["n_act"] = df_an["acid"].apply(lambda x: acid2n_act.get(x, None))

# カラム名を変更して、結果をわかりやすくする
df_an = df_an.rename(
    columns={
        "acname": "アニメ作品名",
        "aeid": "アニメ各話数",
        "date": "放送日数",
        "n_act": "声優数",
    }
)

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# 声優数がNaNの行を削除
df_an = df_an.dropna(subset=["声優数"], ignore_index=True)

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# 可視化対象のDataFrameを確認
df_an.head()

	acid	アニメ作品名	アニメ各話数	放送日数	声優数
0	C10001	ギャラクシー エンジェル	24	23	9.0
1	C10003	PROJECT ARMS	26	26	11.0
2	C10005	探偵少年カゲマン	6	5	12.0
3	C10008	GEAR戦士[ギアファイター] 電童	38	38	10.0
4	C10010	グラビテーション	13	13	9.0

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# 可視化対象DataFrameを保存
save_df_to_csv(df_an, DIR_OUT_AN, "an")

DataFrame is saved as '../../data/an/output/08/bubble/an.csv'.

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# アニメ作品の放送日数と各話数の関係をバブルチャートで可視化
# '放送日数'をx軸に、'各話数'をy軸に取り、'声優数'をバブルの大きさで表現
# 'hover_name'引数に'アニメ作品名'を指定して、マウスホバー時にアニメ作品名を表示
fig = px.scatter(
    df_an,
    x="放送日数",
    y="アニメ各話数",
    size="声優数",
    hover_name="アニメ作品名",
)

# マーカーのスタイルを設定
# 'line_width'で境界線の幅を1に設定
# 'opacity'でマーカーの透明度を0.5に設定
fig.update_traces(
    marker={
        "line_width": 1,
        "opacity": 0.5,
    }
)

# バブルチャートを表示
show_fig(fig)

上図は、アニメ作品ごとの合計放送日数・合計各話数・声優数の関係を表現したバブルチャートです。 マーカーが右側に位置するほど合計放送日数が多く、上側に位置するほど合計各話数が多く、そしてマーカーが大きいほど声優数が多いことを表します。 散布図の例と比較し、声優数に関する情報が増えました。

では、放送曜日別に特徴は見られるでしょうか？ いくつかのアニメ作品は、複数の曜日に放送された実績があるため、注意が必要です。 様々な処理が考えられますが、ここではアニメ作品ごとに最も多くの各話を放送した曜日を紐づけます。

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# dateをdatetime型に変換し、dt.weekdayで曜日情報を取得
df_ae["weekday"] = pd.to_datetime(df_ae["date"]).dt.weekday

# acid2weekday={acid:weekday}を作成
# acid, weekdayごとにユニークなaeid数(n_ae)を集計
# 最もn_aeが多いweekdayをacidごとに抽出し、辞書化
acid2weekday = (
    df_ae.groupby(["acid", "weekday"])["aeid"]
    .nunique()
    .reset_index(name="n_ae")
    .sort_values(["acid", "n_ae"], ascending=[True, False])
    .drop_duplicates("acid")
    .set_index("acid")["weekday"]
    .to_dict()
)

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# 新たなDataFrameを作成
df_an2 = df_an.copy()

# acid2weekdayを用いたマッピング結果をdf_anにweekday列として追加
df_an2["weekday"] = df_an2["acid"].map(acid2weekday)
# WEEKDAY2YOBIを用いて曜日文字列にマッピングし、放送曜日列として追加
df_an2["放送曜日"] = df_an2["weekday"].map(WEEKDAY2YOBI)
# 可視化した際に曜日順になるように、事前にdf_anをweekdayで昇順ソート
df_an2 = df_an2.sort_values("weekday", ignore_index=True)

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# 可視化対象のDataFrameを確認
df_an2.head()

	acid	アニメ作品名	アニメ各話数	放送日数	声優数	weekday	放送曜日
0	C12321	よみがえる空 ──RESCUE WINGS	13	12	9.0	0	月
1	C10955	B-伝説［ビーレジェンド］! バトルビーダマン炎魂［ファイヤースピリッツ］!	51	51	15.0	0	月
2	C13037	闘牌伝説 アカギ 闇に舞い降りた天才 特別編	4	1	9.0	0	月
3	C13042	かくざ父さん	11	11	1.0	0	月
4	C13044	アームズラリー	11	11	5.0	0	月

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# 可視化対象DataFrameを保存
save_df_to_csv(df_an2, DIR_OUT_AN, "an2")

DataFrame is saved as '../../data/an/output/08/bubble/an2.csv'.

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# アニメ作品の放送日数と各話数の関係をバブルチャートで可視化
# '放送日数'をx軸に、'各話数'をy軸に取り、'声優数'をバブルの大きさで表現
# '放送曜日'でマーカーのシンボルと色を変更、配色にはOKABE_ITOテーマを利用
# 'hover_name'引数に'アニメ作品名'を指定して、マウスホバー時にアニメ作品名を表示
fig = px.scatter(
    df_an2,
    x="放送日数",
    y="アニメ各話数",
    size="声優数",
    color="放送曜日",
    symbol="放送曜日",
    hover_name="アニメ作品名",
    color_discrete_sequence=OKABE_ITO,
)

# マーカーのスタイルを設定
# 'line_width'で境界線の幅を1に設定
# 'opacity'でマーカーの透明度を0.5に設定し、重複が多い部分の視認性を向上
fig.update_traces(
    marker={
        "line_width": 1,
        "opacity": 0.7,
    }
)

# バブルチャートを表示
show_fig(fig)

上図は、アニメ作品ごとの合計放送日数、合計各話数、声優数、そして放送曜日の関係を表現したバブルチャートです。 マーカーのシンボルと大きさは放送曜日を表し、マーカーの大きさは声優数を表しています。

バブルチャートにおいて、マーカーのシンボルを変更するのはおすすめしません。 バブルチャートではマーカーの大きさを使って第三の量的変数の数量を表現しているのですが、シンボルが異なると比較が困難になってしまうためです。 どうしても質的変数の観点を追加したい[3]場合は、ファセットをわける方が良いでしょう。

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# アニメ作品の放送日数と各話数の関係をバブルチャートで可視化
# '放送日数'をx軸に、'各話数'をy軸に取り、'声優数'をバブルの大きさで表現
# '放送曜日'でファセットを分け、ファセットは最大2列で表示
# 'hover_name'引数に'アニメ作品名'を指定して、マウスホバー時にアニメ作品名を表示
# 複数のファセットを表示するため高さを調整
fig = px.scatter(
    df_an2,
    x="放送日数",
    y="アニメ各話数",
    size="声優数",
    facet_col="放送曜日",
    facet_col_wrap=2,
    hover_name="アニメ作品名",
    height=800,
)

# マーカーのスタイルを設定
# 'line_width'で境界線の幅を1に設定
# 'opacity'でマーカーの透明度を0.5に設定し、重複が多い部分の視認性を向上
fig.update_traces(
    marker={
        "line_width": 1,
        "opacity": 0.5,
    }
)

# ファセット（放送曜日ごとのバブルチャート）のタイトルを簡潔にする処理
# デフォルトではタイトルは「放送曜日=xxx」という形式になっている
# この処理は「=」で文字列を分割して「xxx」の部分だけを取り出す
fig.for_each_annotation(lambda a: a.update(text=a.text.split("=")[-1]))

# バブルチャートを表示
show_fig(fig)

上図は、アニメ作品ごとの合計放送日数と合計各話数と声優数の関係を、放送曜日別のバブルチャートで表現したものです。 マーカーのサイズが大きいほど声優数が多いことを表します。 また、複数の曜日で放送された実績のあるアニメ作品は、最も多くの各話が放送された曜日に紐づけています。

ファセットに分けることで、曜日ごとの特徴を捉えやすくなりました。

ゲームデータ

ゲームプラットフォームに関する量的変数を例に、可視化手法を説明します。

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# pandasのread_csv関数でCSVファイルの読み込み
df_pkg_pf = pd.read_csv(DIR_GM / FN_PKG_PF)

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# 可視化のための集計
# プラットフォームごとのパッケージ数、パブリッシャー数、平均価格を算出

# 'pfname'（プラットフォーム名）ごとに'pkgid'（パッケージID）、'publisher'（パブリッシャー）、
# そして'price'（価格）を集計
# 'pkgid'はユニークな値の数（パッケージ数）、'publisher'はユニークな値の数（パブリッシャー数）を計算
# 'price'は平均価格を計算
df_gm = (
    df_pkg_pf.groupby("pfname")[["pkgid", "publisher", "price"]]
    .agg({"pkgid": "nunique", "publisher": "nunique", "price": "mean"})
    .reset_index()
)

# カラム名をわかりやすい名前に変更
df_gm = df_gm.rename(
    columns={
        "pfname": "プラットフォーム名",
        "pkgid": "ゲームパッケージ数",
        "publisher": "パブリッシャー数",
        "price": "平均価格",
    }
)

# 平均価格がNaNの行を削除
df_gm = df_gm.dropna(subset=["平均価格"], ignore_index=True)

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# 可視化対象のDataFrameを確認
df_gm.head()

	プラットフォーム名	ゲームパッケージ数	パブリッシャー数	平均価格
0	3DO	115	68	8261.913043
1	ClassicMacOS	13	3	615.384615
2	MSX	1	1	5800.000000
3	MSX2	4	4	8800.000000
4	MicrosoftWindows	582	225	5676.073043

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# 可視化対象DataFrameを保存
save_df_to_csv(df_gm, DIR_OUT_GM, "gm")

DataFrame is saved as '../../data/gm/output/08/bubble/gm.csv'.

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# プラットフォームごとのパッケージ数とパブリッシャー数の関係を散布図で可視化
# x軸に'パッケージ数'、y軸に'パブリッシャー数'、バブルのサイズを'平均価格'を指定
# 各点はプラットフォームを表し、ホバーすると'プラットフォーム名'が表示される
fig = px.scatter(
    df_gm,
    x="ゲームパッケージ数",
    y="パブリッシャー数",
    size="平均価格",
    hover_name="プラットフォーム名",
)

# 散布図のマーカーのスタイルを設定
# 線の幅は1、透明度は0.5（重複が多いため）
fig.update_traces(
    marker={
        "line_width": 1,
        "opacity": 0.5,
    }
)

# 散布図を表示
show_fig(fig)

上図は、ゲームプラットフォームごとのパッケージ数・パブリッシャー数・平均価格の関係を表現したバブルチャートです。 マーカーサイズは平均価格と対応しており、マーカーが大きいほど平均価格が高いことを表しています。

散布図の例と比較してゲームパッケージの平均価格の情報が追加され、各ゲームプラットフォームの特徴をつかみやすくなりました。

---

[1]

説明のため、実際よりマーカーを大きくしています。

[2]

例えば、世界各国の健康・人口・所得に関する指標の変遷など[Rosling, 2006]。

[3]

筆者の経験則では、一枚のチャートで表現できないほど変数を絞り込めていない時点で可視化として筋が悪いことが多いです。もちろん、分析の初期段階で探索的な分析をしているときは例外ですので、状況と目的に依存するのですが。